灰靶决策方法及应用研究

摘要

灰靶决策方法是灰色系统理论体系中的重要内容，在社会、管理、军事等领域得到广泛应用。虽然近年来灰靶决策方法和模型研究取得了不少新成果，但仍存在较大向纵深拓展的研究空间。随着社会的发展，决策环境变得越来越复杂，信息采集也越来越困难，这使得决策信息具有很大的不确定性。本文采用灰数表征信息的不确定性，基于灰数信息对灰靶决策方法进行了系统性的研究，把灰靶决策模型拓展到多维数据序列，拓宽了灰靶决策方法的应用范围。
　　本文的研究成果如下：
　　（1）灰数排序方法、距离测度问题研究。基于信息保留原则，建立了普通区间灰数到标准灰数的投影法则，针对标准灰数提出了相对核和精确度的概念，进而提出了标准灰数的排序方法和距离测度公式。提出了基于三参数区间灰数的重心点、中点、长度的可能度排序方法；基于重心点发生可能性最大的三参数区间灰数分布特点，提出了距离测度公式。
　　（2）基于灰数信息的动态灰靶决策方法研究。综合考虑方案在各阶段的现状表现和整个考察范围的变化趋势两个方面，基于区间灰数、三参数区间灰数评价信息，分别采用靶心度和靶心距概念建立了动态灰靶决策模型。针对风险型动态决策问题，考虑决策者风险态度，以各指标值的平均值作为参照点求得方案指标前景值，在集结各阶段前景矩阵的基础上求解基于极大熵思想的规划模型得出各指标权重，构造椭球灰靶模型，根据各方案的综合靶心距对方案进行排序。
　　（3）基于灰数信息的群体灰靶决策方法研究。根据属性内在关联性和信息分布特点提出属性赋权算法，同时基于群体一致性要求、信息不确定性特点、最高评价和最低评价对决策结果偏差的影响，提出不同的决策者赋权方法。针对各决策者关于各指标均有一个期望灰靶的情形，分别以期望灰靶和以根据期望灰靶定义的奖优罚劣算子的零点为参考点，定义方案指标前景价值函数，从而提出两种不同的基于前景理论的灰靶决策方法，最后根据各方案综合前景值的正负判断方案是否中靶。
　　（4）基于灰数信息的动态群体灰靶决策方法研究。针对各决策者关于各指标均有一个期望灰靶的心理行为，提出了基于前景理论的灰靶决策方法，依据新信息优先原理、方案波动稳定要求和信息分布特征，构建了基于各决策者评价的时段权重确定模型；基于方案区分度要求和极大熵原理构建了决策者权重确定模型，最后依据各方案的综合前景值选择中靶方案。
　　（5）基于多维空间数据的矩阵灰靶决策模型研究。将灰靶决策模型推广到三维、四维空间。在三维空间，各方案在其他两维数轴上的数据表现用矩阵表示，以所有方案矩阵列中各对应点最优、最劣值组成的矩阵为三维空间期望、边缘靶心矩阵；在四维空间，各方案在其他三维数轴上的数据表现用方案指标矩阵序列集表示，以各指标在所有方案指标矩阵序列集中最优、最劣值组成的矩阵为四维空间各指标的期望、边缘靶心矩阵。根据矩阵范数定义三维空间方案靶心相离度，四维空间方案指标的靶心相离度，通过各方案的综合靶心相离度大小对方案进行排序。
　　（6）灰靶决策方法在复杂装备零部件供应商选择中的应用研究。针对复杂装备的特点，构建了复杂装备零部件供应商评价指标体系，利用动态群体灰靶决策方法从各阶段经营现状和整个研究范围发展趋势两方面对复杂装备零部件供应商进行了评价，并根据决策者对于两方面的重视程度，得到综合两者信息的零部件供应商综合评价。

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第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2 研究现状

1.3 研究内容、研究方法及技术路线

1.4 本章小结

第二章 多维灰靶决策分析及灰数关系研究

2.1引言

2.2多维灰靶决策分析

2.3 区间灰数的排序与距离测度

2.4 三参数区间灰数的排序与距离测度

2.5本章小结

第三章 基于灰数的动态灰靶决策方法

3.1引言

3.2灰靶决策理论

3.3基于靶心度概念的区间灰数动态灰靶决策方法

3.4基于靶心距概念的三参数区间灰数动态灰靶决策方法

3.5基于累积前景理论的动态风险灰靶决策方法

3.6本章小结

第四章 基于灰数的群体灰靶决策方法

4.1引言

4.2区间灰数群决策中属性和决策者权重确定方法

4.3基于决策者期望灰靶的区间灰数信息型群体灰靶决策方法

4.4基于决策者期望灰靶的三参数区间灰数信息型群体灰靶决策方法

4.5本章小结

第五章 基于灰数的动态群体灰靶决策方法

5.1引言

5.2基于决策者期望灰靶的动态群体灰靶决策方法

5.3 案例分析

5.4本章小结

第六章 基于多维空间数据的矩阵灰靶决策模型

6.1引言

6.2 基于三维空间数据的矩阵灰靶决策模型

6.3基于四维空间数据的矩阵灰靶决策模型

6.4本章小结

第七章 灰靶决策方法在复杂装备零部件供应商选择中的应用

7.1研究背景

7.2装备供应商评价方法研究现状

7.3复杂装备零部件供应商选择指标体系

7.4 指标体系的建立

7.5某复杂装备某零部件供应商评价及选择

7.6本章小结

第八章 总结与展望

8.1总结

8.2创新点

8.3 展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文